論文の概要: Sparsistent filtering of comovement networks from high-dimensional data

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2101.09174v1
• Date: Fri, 22 Jan 2021 15:44:41 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-03-20 22:40:43.404986
• Title: Sparsistent filtering of comovement networks from high-dimensional data
• Title（参考訳）: 高次元データからのコムーブメントネットワークのスパーシスタントフィルタリング
• Authors: Arnab Chakrabarti and Anindya S. Chakrabarti
• Abstract要約: 本稿では,構成ノードの動的挙動から大次元ネットワークをフィルタリングする新しい手法を提案する。 実現したネットワークの重要トポロジ特性の保存に依存するよく知られたネットワークフィルタとは対照的に,本手法ではスペクトルを基本対象として扱い,スペクトル特性の保存を行う。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Network filtering is an important form of dimension reduction to isolate the core constituents of large and interconnected complex systems. We introduce a new technique to filter large dimensional networks arising out of dynamical behavior of the constituent nodes, exploiting their spectral properties. As opposed to the well known network filters that rely on preserving key topological properties of the realized network, our method treats the spectrum as the fundamental object and preserves spectral properties. Applying asymptotic theory for high dimensional data for the filter, we show that it can be tuned to interpolate between zero filtering to maximal filtering that induces sparsity and consistency while having the least spectral distance from a linear shrinkage estimator. We apply our proposed filter to covariance networks constructed from financial data, to extract the key subnetwork embedded in the full sample network.
• Abstract（参考訳）: ネットワークフィルタリングは、大規模かつ相互接続された複雑なシステムの中核成分を分離するための次元減少の重要な形態である。 本稿では,構成ノードの動的挙動から発生する大次元ネットワークをフィルタリングし,そのスペクトル特性を生かした新しい手法を提案する。 実現したネットワークの重要トポロジ特性の保存に依存するよく知られたネットワークフィルタとは対照的に,本手法ではスペクトルを基本対象として扱い,スペクトル特性の保存を行う。 フィルタの高次元データに対する漸近理論を適用し、線形収縮推定器から最小スペクトル距離を持ちながら、空間性と一貫性を誘導するゼロフィルタから最大フィルタへの補間を調整可能であることを示す。 提案するフィルタを金融データから構築した共分散ネットワークに適用し,全サンプルネットワークに埋め込まれた鍵サブネットワークを抽出する。

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